深度學習算法主要包括以下幾種：
反向傳播(Backpropagation)。這是一種廣泛用於訓練神經網絡的算法，通過反向傳播調整網絡的權重以優化性能。
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)。CNN特別適用於處理圖像和視頻等視覺數據，通過卷積層、池化層和全連接層的組合，自動提取輸入數據的特徵。
循環神經網絡(Recurrent Neural Networks, RNN)。RNN能夠處理時間序列數據和序列信息，如文本或語音，通過其內部狀態記憶序列信息。
生成對抗網絡(Generative Adversarial Networks, GAN)。GAN由兩個神經網絡組成，生成器和判別器，相互競爭學習，可以用於生成新的數據樣本。
深度強化學習(Deep Reinforcement Learning)。結合深度學習和強化學習技術，使機器能夠通過與環境的交互來學習。
變分自編碼器(Variational Autoencoders, VAE)。VAE用於學習數據的潛在分佈並生成新樣本，廣泛應用於圖像生成、音樂創作等領域。
深度信念網絡(Deep Belief Networks, DBN)。DBN是一種無監督學習的神經網絡模型，通過多層的隱含層來學習數據的高級特徵表示。
長短時記憶網絡(Long Short-Term Memory, LSTM)。LSTM是RNN的一種變體，專門設計用於處理序列數據中的長期依賴關係。
殘差網絡(ResNet)。ResNet是一種深度卷積神經網絡，主要用於解決深度神經網絡訓練過程中的梯度消失問題。
這些算法在各自的領域內取得了顯著的成就，並且是深度學習領域的基礎技術。